物联网的相关时机丰厚起来，普通而言，这些时机曾经可以用于理论了。

怀着异样的心境，我们为2017年分享五种物联网处理方案，这是让你的企业步入物联网成功路途的终点。

1. 捕捉新的数据源

每天，公司从与客户和供给商的互动中捕捉数据，还能取得基于经济、天气、社交媒体等的第三方数据。上面讲述如何获取这些数据：

找到一条全新的数据流

为你的企业设置相关方案，找到一个新的数据源。比方，一些工业设备能够曾经有才能输入信息，但是如今信息能够还没有被捕捉到。或许可用的公共数据可以容易地集成并与以后信息相关联。Add structure to an existing stream

构造化现有的数据流

你能够有一个现存的非构造化数据源，但以后的方式不是特别好用。那么充沛构造化以后的这份数据以使它易被企业其别人拜访，从而带来新的视野。

容易的时机

察看盛行的音讯队列，诸如Apache Kafka，从而为音讯流树立交通枢纽。

经过检查哪些信息可从现有工业设备中捕捉，来深化研究工业物联网。

2. 审视一项新使用

头脑风暴出一项新使用，能交付出新的客户利益或许操作效率。选择包括：

一项新的挪动使用。

一项用户体验推进，经过投递愈加精准和相关的信息完成。

针对客户和互联网商业的省时工具。

当展开方案并施行时，问问你本人：

什么样的数据源组合能提供最大价值?

这项使用能受害于实时数据吗?

我可以挪动到一个推模型，而不是一个拉模型的使用顺序交互性?

3. 树立一个物联网剖析使用

基于对现有或新数据的最新察看的剖析协助业务向前推进。思索将现有的机器学习模型使用到现存任务流上，或许将模型使用于新的行将到来的物联网生成的数据流上。

比方，许多机器学习模型或许在较早的说话统计模型中，可以用预测模型标志言语或PMML来输入。

详细来说，诸如SAS导出模型到PMML的工具可以直接集成到实时管道中。像Apache Spark这样的古代转换层和像MemSQL这样的散布式数据库可以本地托管这些模型，从而可以实时记载传入的数据。

架构师可以扩展以后盛行的函数库(例如MLlib和TensorFlow)，以运用这些工具创立预测剖析使用顺序。

4. 确保正确的根底数据架构

成功的IoT部署需求从边缘数据搜集不断到数据中心。像OSI Software提供了一款搜集工具，可以协助你将数据输出你的管道。

一旦进入数据中心，一个共同的架构触及到集成以上层。

音讯队列

在音讯层，Apache Kafka和AWS Kinesis是聚集数据流的常用选项，衔接信息的发生者和消费者。

转化

大少数数据管道需求将数据从捕捉时的形态修正为其临时耐久性形态。转换分片形式，以便数据可以在转换层停止正确分类。

数据耐久性

最精确的预测剖析模型触及实时和历史数据，因而可以耐久保存数据，包括随时的记载，设置适当的上下文。

实时仪表盘

关于疾速可视化以后数据没有什么比实时仪表板更能让人惊喜的了。受欢送的商业智能仪表板(如Tableau、Zoomdata或Looker)以及运用D3.js等框架的自定义仪表板，均能允许公司提供对新数据的普遍拜访。

5. 为企业设置物联网成功的模型

毫无疑问，数据在当今的商业环境中扮演着更重要的角色，每团体都在争相“转型”。新的CxO角色，如首席数据官和首席剖析官，使得这一切变得愈加分明。

去年年底，Gartner估测25%的大型跨国企业曾经雇佣了一个首席数据官。到2019年，Gartner预期此数据会到达90%。

此外，Gartner看到了初级剖析的衰亡：

到2018年，Gartner预测，超越一半的大型组织将运用先进的剖析和专有算法停止竞争，毁坏整个行业。这反过去又遭到激增的设备、衔接的“事物”、衔接性和计算才能所驱使，一切这些都发明了更多的时机来搜集数据，剖析数据，并能够完成货币化。

历来没有比如今更好的机遇来开启你的物联网架构规划。